本文可以学习到以下内容：
数据及源码地址： https://gitee.com/myrensheng/data_analysis
小凡，用户对耳机商品的评论信息，你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。
嗯，小凡想了一会儿......
我想到了两种分析方法：
经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。
数据解释：
小凡使用百度飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别【积极1，消极0】
一、window10+anaconda3的安装命令：
二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub
可以看到，大约 60% 的用户给出好评
用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上
这里使用百度飞浆的LAC分词模型
分析结束后，小凡总结出以下结论：
小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。
Python 有良好的程序包可以进行情感分类，那就是Python 自然语言处理包，Natural Language Toolkit ，简称NLTK 。NLTK 当然不只是处理情感分析，NLTK 有着整套自然语言处理的工具，从分词到实体识别，从情感分类到句法分析，完整而丰富，功能强大。安装snownlp。WIN键+R输入jupyternotebook。
我们使用的是SnowNLP，SnowNLP是一个用Python写的可以方便的处理中文文本内容类库，是受到了TextBlob的启发而写的。
